Azure Machine Learning Service を使用して、ニューラル ネットワーク分類モデルのハイパーパラメータ探索を自動化しています。
次の要件に従ってランダム サンプリングを使用してハイパーパラメータを自動的に調整するには、ハイパーパラメータ空間を定義する必要があります。
* 学習率は平均値 10、標準偏差 3 の正規分布から選択する必要があります。
* バッチ サイズは 16、32、64 にする必要があります。
* 保持確率は、0.05から0.05の範囲の一様分布から選択された値である必要があります。
* 0.1。
Azure Machine Learning Service には、Python API の param_sampling メソッドを使用する必要があります。
コード セグメントをどのように完了する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。